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1.
2.
针对甘薯秧蔓机械化回收过程中离散元仿真研究缺乏准确参数值的问题,采用直接测量和虚拟标定相结合的方法对碎甘薯茎秆和叶片离散元仿真参数进行研究。采用物理试验法获得碎甘薯秧的本征参数、碰撞恢复系数等参数值及碎甘薯秧颗粒的静摩擦系数参数范围,并为离散元法仿真设计了不同的参数组合。通过堆积角优化仿真试验确定甘薯叶片本征参数及其他不易直接测量的离散元仿真参数。Plackett-Burman试验表明,甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—45钢的静摩擦系数、甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—甘薯叶的滚动摩擦系数均显著影响堆积角。运用最陡爬坡试验和Box-Behnken优化试验标定了对碎甘薯秧堆积角有显著影响的参数值,以得到的参数进行颗粒堆积仿真试验,测得堆积角平均值为40.51°,与实测值相对误差为0.972%,说明物理试验加优化仿真试验来标定离散元参数是可行的,标定所得的参数可作为甘薯秧茎叶离散元仿真参数。  相似文献   
3.
AquaCrop模型在东北黑土区作物产量预测中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地,为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量,本文基于作物小区田间试验和大田观测数据,采用OAT(one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性,率定了敏感性高的参数,并对率定后的模型进行了验证。结果表明:玉米和大豆产量均对影响经济产量的收获指数十分敏感,二者虽然对冠层和根系生长参数都敏感,但有所差异:玉米对冠层衰减系数(canopy decline coefficient,CDC)更为敏感,而大豆则对限制冠层伸展的水分胁迫系数曲线的形状因子(shape factor for water stress coefficient for canopy expansion,Pexshp)更为敏感;玉米因根系深对最大有效根深(maximum effective rooting depth,Zx)更敏感,大豆因根系浅对根区根系伸展曲线的形状因子(shape factor describing root zone expansion,Rexshp)更敏感。由于玉米需水量大,对冠层形成和枯萎前的作物系数(crop coefficient before canopy formation and senescence,KcTr,x)和归一化水分生产力(normalized water productivity,WP*)很敏感,大豆则是一般敏感。率定后模型模拟玉米产量与实测产量的回归系数由0.34提升至0.89,模拟大豆产量与实测产量的回归系数由0.80提升至0.88。进一步用大田实测产量的验证结果表明:预测的玉米与大豆产量与实测产量间回归方程的决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.775和0.779,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.076 t hm^–2和0.299 t hm^–2,标准均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)分别为0.097和0.178,模拟效率(model efficiency,ME)分别为0.747和0.730,率定后的AquaCrop模型能较精准地模拟东北黑土区玉米和大豆产量,可用于产量预测或优化管理。  相似文献   
4.
离散元法在农业工程研究中的应用现状和展望   总被引:11,自引:0,他引:11  
现代农业装备数字化设计是农业工程领域的主要研究方向之一,农业机械与各类农业物料的接触作用及其对农业机械设计工作的影响是现代农业装备数字化设计重要内容和难点。离散元法是一种基于不连续性假设的计算机数值模拟方法。研究表明,离散元法可以用于仿真分析农业散体物料与机械装备间的相互作用关系,为现代农业装备数字化设计提供了新手段,在农业工程领域具有良好的应用前景。本文对离散元法的基本概念、发展历程及常见程序软件进行了概述,归纳分析了离散元法在模拟农业土壤与农业物料接触时的模型确定及其参数标定方法,重点阐述了各作业环节典型农业机械的离散元法应用现状和发展动态。对基于离散元的数值模拟仿真及其工业化应用推广所面临的主要问题进行了分析和总结,指出通用参数标定方法缺失和模型过度简化是离散元法进一步发展的制约因素,加强接触模型和参数标定的基础研究工作,推动专业、通用的软件平台开发,提高计算机计算和存储能力及改进离散元算法结构,从而提升模型计算效率将是今后的研究方向和工作重点。  相似文献   
5.
基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。  相似文献   
6.
并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明:基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14~1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。  相似文献   
7.
麻山药种植田沙壤土流动性离散元模型颗粒放尺效应   总被引:2,自引:2,他引:0  
为简化麻山药-沙壤土复合体离散元模型,提高离散单元法在农业领域中的计算效率,以沙壤土为研究对象,在EDEM离散元软件中构建非球形颗粒,进行双目标参数标定试验,采用放大颗粒粒径方法,利用转鼓、坍塌与FT4流变仿真试验,从颗粒群动态堆积角、流动质量、流动速率以及能量等方面探究了颗粒放尺效应对颗粒群物理特性的影响。试验结果表明:干燥处理后的2 mm粒径沙壤土基质静态堆积角和动态堆积角平均值分别为32.16°和35.02°;与独立标定试验相比,双目标标定试验获得的仿真参数更具准确性与唯一性;在动态堆积角试验中,真实沙壤土颗粒在转鼓中所形成的动态堆积角随粒径和旋转速度的增大而减小,而在仿真试验中,转鼓转速相同情况下,非球形颗粒群在增大粒径的情况下所产生的动态休止角差异较小;坍塌试验中,不同粒径颗粒群在流动过程中的流动质量与平均流速变化趋势基本一致,但误差随粒径增大而增大;颗粒质量相同时,将粒径分别放大2倍及4倍,颗粒数量同比减少87.24%、98.92%,仿真时间明显缩短,计算效率显著提高;FT4流变试验表明,当放尺因子S为2时,阻力FV及其力矩T随时间变化的拟合曲线值约为原尺时的2倍,而当放尺因子S为4时,与原尺相比,拟合曲线斜率差异显著,相关性明显降低。研究结果可为构建沙壤土离散元放尺模型提供理论依据,同时也可为农业工程离散元放尺仿真计算提供一定参考。  相似文献   
8.
苜蓿秸秆压缩仿真离散元模型参数标定   总被引:9,自引:5,他引:4  
为了提高苜蓿秸秆压缩过程中离散元仿真研究所用参数的准确度,该研究采用物理试验和仿真优化设计相结合的方法对离散元仿真参数进行标定。首先,以接触参数物理试验结果为仿真参数选择依据,利用Plackett-Burman试验对初始参数进行显著性筛选,方差分析结果表明,苜蓿秸秆-苜蓿秸秆静摩擦系数、苜蓿秸秆-苜蓿秸秆滚动摩擦系数、苜蓿秸秆-45钢静摩擦系数对仿真休止角影响显著。进一步以休止角的相对误差值为评价指标,对3个显著性参数进行最陡爬坡试验,优化显著性参数取值范围,并基于Box-Behnken试验建立休止角与显著性参数的二阶回归模型,以物理试验得到的38.88°休止角为目标值,对显著性参数进行寻优,得到最优组合:苜蓿秸秆-苜蓿秸秆静摩擦系数为0.45、苜蓿秸秆-苜蓿秸秆滚动摩擦系数为0.08、苜蓿秸秆-45钢的静摩擦系数为0.54。最后利用T检验得到P0.05,表明仿真休止角与物理试验值无显著性差异,验证了最优参数组合的可靠性。研究结果表明,应用上述各优化试验来标定离散元仿真参数是可行的,同时标定的参数可为苜蓿秸秆的其它仿真试验提供参考。  相似文献   
9.
基于EDEM的猪粪接触参数标定   总被引:3,自引:2,他引:1  
为准确快速获得畜禽粪便的接触参数,该研究通过物理堆积试验与仿真方法对猪粪接触参数进行了标定。测定了不同含水率下猪粪的堆积角,建立了含水率与堆积角的回归方程;基于Hertz-Mindlin with JKR球体粘结模型,进行了离散元仿真模拟;采用筛选试验设计(Plackett-BurmanDesign,P-BD)对10个初始参数进行了筛选,发现JKR(Johnso-Kendall-Roberts)表面能、颗粒间滚动摩擦系数、颗粒间碰撞恢复系数对猪粪堆积角影响显著;并根据响应曲面试验设计(Box-BehnkenDesign,B-BD)建立了堆积角与显著性参数的二阶回归模型,得到了3个显著性参数值分别为JKR表面能0.03J/m~2、颗粒间滚动摩擦系数0.27、颗粒间碰撞恢复系数0.54;将仿真所得堆积角与物理试验值进行对比验证,相对误差为4.27%。结果表明,该研究提出的标定方法能准确模拟物理堆积试验,可为畜禽粪便接触参数的标定提供参考。  相似文献   
10.
基于季节特征的土壤退墒模型建立与率定   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用河南省南阳市2011—2015年12个墒情站的土壤水分监测资料,分析研究了无增墒情况下土壤含水量消退规律,构建出基于不同季节(夏季、春秋季与冬季)的土壤含水量与衰减系数的数学模型,运用规划求解法率定模型参数,并利用2016—2017年资料对模型进行检验。结果表明,不同季节土壤水分衰竭系数模型分别为α=1.023(1-ω~2/4353)~(1/2)(夏季)、α=1.013(1-ω~2/7005)~(1/2)(春秋季)与α=1.008(1-ω~2/9303)~(1/2)(冬季),所建立的数学模型适用于南阳市相应季节壤土与粘壤土小麦、水稻与休闲地土壤旱情预测,但不适用于夏季与春秋季砂土特别是休闲地砂土土壤墒情预测。  相似文献   
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